import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

df = pd.read_csv("D:\数据挖掘\数据预处理-两次实验\数据预处理-实验2\\titanic.csv", usecols=['Fare'])
df=np.array(df)
scaler = StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
scaler=scaler.fit(df)    #计算输入数据各特征的平均值，标准差已经之后的缩放系数
print("样本数量：\n",scaler.n_samples_seen_ )  #样本数量
print("每个特征的平均值：\n",scaler.mean_)  #每个特征的平均值
print("每个特征的方差：\n",scaler.var_)   #每个特征的方差
print("缩放比例，同时也是标准差：\n",scaler.scale_)  #缩放比例，同时也是标准差
scaler=scaler.fit_transform(df)  #拟合离散
print("标准化后：\n",scaler)

